农田图像异常检测：寻求有效聚类识别方案

带异常的农田图像：

上图中蓝色轮廓标注的农田异常区域内植物密度远高于正常区域，该现象被称为Double Planting。

现寻求可有效将农田异常区域与正常区域分离的思路、方法或算法。

以下是目前采用的方案，但无法完成有效聚类与异常区域识别：

• 将图像划分为若干单元格（如16x16），采用带约束的层次聚类（hierarchical clustering）处理单元格。
• 仅当聚类C1中存在单元格c1，聚类C2中存在单元格c2，且c1与c2互为邻域时，才可将C1与C2合并为更大聚类（大写C代表聚类，小写c代表单元格）。
• 初始状态下，每个单元格各自为独立聚类。
• 聚类C1与C2间的距离定义为两者包含所有像素的直方图的Euclidean距离或Bhattacharyaa距离。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者crrystalz